Pandas チュートリアル

Pandas よく使う関数

Pandas Index オブジェクト

Pandas 配列/スカラー/データ型リファレンスマニュアル

ほとんどのデータ型について、Pandas は NumPy 配列を具体的な格納オブジェクトとして使用し、これらのオブジェクトは Index（インデックス）、Series（シリーズ）、または DataFrame（データフレーム）に含まれます。

一部のデータ型については、Pandas は NumPy の型システムを拡張しています。これらの型の文字列エイリアスは dtypes で確認できます。

Pandas 配列

クラス/メソッド	説明
`pd.array(data, dtype)`	Pandas 配列を作成します（`ExtensionArray`）。
`pd.Series.array`	Series の基盤となる配列を返します（`ExtensionArray`）。
`pd.arrays.IntegerArray`	整数データを格納するための配列（欠損値をサポート）。
`pd.arrays.BooleanArray`	ブールデータを格納するための配列（欠損値をサポート）。
`pd.arrays.StringArray`	文字列データを格納するための配列（欠損値をサポート）。
`pd.arrays.IntervalArray`	区間データを格納するための配列。
`pd.arrays.DatetimeArray`	日時データを格納するための配列。
`pd.arrays.TimedeltaArray`	時間差データを格納するための配列。
`pd.arrays.PeriodArray`	周期データを格納するための配列。
`pd.arrays.SparseArray`	スパースデータを格納するための配列。

Pandas スカラー

クラス/メソッド	説明
`pd.NA`	欠損値を表すスカラー（例えば`NaN`）。
`pd.Timestamp`	タイムスタンプを表すスカラー。
`pd.Timedelta`	時間差を表すスカラー。
`pd.Period`	周期を表すスカラー。
`pd.Interval`	区間を表すスカラー。
`pd.Categorical`	カテゴリデータを表すスカラー。

Pandas データ型

クラス/メソッド	説明
`pd.StringDtype()`	文字列データ型（欠損値をサポート）。
`pd.BooleanDtype()`	ブールデータ型（欠損値をサポート）。
`pd.Int8Dtype()`	8ビット整数データ型（欠損値をサポート）。
`pd.Int16Dtype()`	16ビット整数データ型（欠損値をサポート）。
`pd.Int32Dtype()`	32ビット整数データ型（欠損値をサポート）。
`pd.Int64Dtype()`	64ビット整数データ型（欠損値をサポート）。
`pd.Float32Dtype()`	32ビット浮動小数点数データ型（欠損値をサポート）。
`pd.Float64Dtype()`	64ビット浮動小数点数データ型（欠損値をサポート）。
`pd.CategoricalDtype()`	カテゴリデータ型。
`pd.DatetimeTZDtype()`	タイムゾーン付きの日時データ型。
`pd.PeriodDtype()`	周期データ型。
`pd.IntervalDtype()`	区間データ型。
`pd.SparseDtype()`	スパースデータ型。

よく使うメソッド

配列メソッド

メソッド	説明
`array.take(indices)`	インデックスに基づいて配列から要素を抽出します。
`array.copy()`	配列をコピーします。
`array.isna()`	配列内の欠損値を確認します。
`array.fillna(value)`	指定した値で欠損値を埋めます。
`array.unique()`	配列内の一意の値を返します。
`array.value_counts()`	配列内の各値の頻度を返します。

スカラーメソッド

メソッド	説明
`timestamp.to_pydatetime()`	将 `Timestamp`Python の`datetime`オブジェクトに変換します。
`timedelta.total_seconds()`	将 `Timedelta`合計秒数に変換します。
`period.start_time`	戻り値：`Period`の開始時間。
`period.end_time`	戻り値：`Period`の終了時間。
`interval.left`	戻り値：`Interval`の左境界。
`interval.right`	戻り値：`Interval`の右境界。

データ型メソッド

メソッド	説明
`dtype.name`	データ型の名前を返します。
`dtype.kind`	データ型の種類を返します（例：`i`は整数を表し、`f`は浮動小数点数を表します）。
`dtype.construct_array_type()`	データ型に関連付けられた配列クラスを返します。

サンプル

import pandas as pd

# Pandas 配列を作成
arr = pd.array([1, 2, None], dtype=pd.Int64Dtype())
print(arr)

# Pandas スカラーを使用
ts = pd.Timestamp('2023-01-01')
print(ts.year) # 年を出力

# Pandas データ型を使用
dtype = pd.StringDtype()
print(dtype.name) # データ型名を出力

より詳細な情報が必要な場合は、以下を参照してください：Pandas 公式ドキュメント。

その他の拡張

Pandas よく使う関数

Pandas Index オブジェクト